# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 解决负号显示问题

# 准备数据
x = np.array([[100], [113], [90], [89], [60], [70], [50], [45], [55], [78]])  # 房屋面积
y = np.array([[301], [324], [285], [296], [200], [260], [300], [120], [180], [245]])  # 售价

# 创建并训练模型（这部分是之前缺失的）
model = LinearRegression()  # 定义模型
model.fit(x, y)  # 训练模型

# 生成预测值
y2 = model.predict(x)

# 绘制图形
plt.xlabel('面积')
plt.ylabel('售价')
plt.axis([40, 125, 100, 400])
plt.scatter(x, y, s=60, c='k', marker='o')  # 绘制散点图
plt.plot(x, y2, 'r-')  # 绘制直线

# 显示图形
plt.show()

a=model.predict([[200]])
print("200平方米二手房的预测房价是：",a[0][0])